期間限定特集「生成AIで量子計算をつくる」。回路表現力予測、Transformer波動関数、スケーリング則、生成的量子優位性、実機ノイズ拡散を研究条件と限界まで比較します。
▼ 今日の論文ラインナップ
・Transformerによる量子回路表現力予測（arXiv:2405.18837）
・複合自由度を扱うTransformer量子状態（arXiv:2603.02316）
・ニューラル量子状態のスケーリング則（arXiv:2606.02794）
・生成的量子優位性（arXiv:2509.09033）
・実機ノイズを使う量子拡散モデル（arXiv:2505.22193）
▼ 参考論文（arXiv）
https://arxiv.org/abs/2405.18837 — Transformerによる量子回路表現力予測
https://arxiv.org/abs/2603.02316 — 複合自由度を扱うTransformer量子状態
https://arxiv.org/abs/2606.02794 — ニューラル量子状態のスケーリング則
https://arxiv.org/abs/2509.09033 — 生成的量子優位性
https://arxiv.org/abs/2505.22193 — 実機ノイズを使う量子拡散モデル
#量子コンピュータ #量子情報 #生成AI #IBM #Google #arxiv #論文解説 #ずんだもん #量子力学
▼ 今日の論文ラインナップ
・Transformerによる量子回路表現力予測（arXiv:2405.18837）
・複合自由度を扱うTransformer量子状態（arXiv:2603.02316）
・ニューラル量子状態のスケーリング則（arXiv:2606.02794）
・生成的量子優位性（arXiv:2509.09033）
・実機ノイズを使う量子拡散モデル（arXiv:2505.22193）
▼ 参考論文（arXiv）
https://arxiv.org/abs/2405.18837 — Transformerによる量子回路表現力予測
https://arxiv.org/abs/2603.02316 — 複合自由度を扱うTransformer量子状態
https://arxiv.org/abs/2606.02794 — ニューラル量子状態のスケーリング則
https://arxiv.org/abs/2509.09033 — 生成的量子優位性
https://arxiv.org/abs/2505.22193 — 実機ノイズを使う量子拡散モデル
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